科研思維驅動C++程序設計課程教學改革與探索

摘要： C++程序設計是計算機類相關專業的重要基礎課程，在課程教學體系中發揮著承上啟下的關鍵作用。然而，傳統C++課程教學模式普遍存在教學知識點繁雜、理論與實踐脫節、學生創新能力培養不足等瓶頸，難以滿足新工科對高階能力培養的要求。為此，文章提出一種以科研思維驅動的教學改革方案。該方案以“科研問題轉化教學資源、科研方法融入教學過程、科研標準優化評價體系”為核心路徑，對教學內容、實踐訓練和評價機制進行了系統性重構。教學實踐表明，該改革方案顯著提升了學生的編程能力、科研素養和創新實踐能力，為培養高質量、研究型計算機專業人才探索出一條行之有效的路徑。

關鍵詞：C++程序設計；教學改革；科研思維；人才培養

中圖分類號： TP312" " " 文獻標識碼： A

文章編號： 1009-3044（2025）28-0132-04

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0 引言

隨著人工智能與大數據技術的快速發展，程序設計能力已成為計算機專業人才的核心競爭力。C++程序設計作為連接基礎語法與高階應用的橋梁課程，在計算機科學與技術、軟件工程和網絡工程等專業的人才培養體系中發揮著承上啟下的關鍵作用。C++程序設計課程的教學不僅是編程實踐能力培養的核心環節，也為數據結構、算法設計與分析、操作系統以及人工智能等后續課程奠定了堅實的實踐基礎。

根據教育部發布的新工科建設要求和計算機類教學質量國家標準[1-2]，C++程序設計課程的教學目標已由“知識傳授”轉向“能力培養”，聚焦于扎實的程序設計能力、實際問題解決能力，以及計算思維和創新能力的綜合培養。為切實提高學生程序設計能力、滿足人才培養需要，各高校陸續開展了課程教學改革的多維度探索。文獻[3]將人工智能技術引入計算機程序設計課程，探討了利用AI編程助手培養學生程序設計能力的問題。文獻[4]將QT （Qt Toolkit）和C++兩門課程內容融為一體，構建了相應的知識圖譜輔助教學。文獻[5]將基于項目的學習模式引入C++程序設計的實驗教學，以最終完成一個完整的實驗教學項目。文獻[6]則將游戲引入課程教學以增加課程趣味性，達到了提高學習效率的效果。文獻[7]提出了基于產教融合和AI賦能的教學模式，旨在借助人工智能技術提升學生程序設計能力。這些研究雖各有側重，但在如何將“科研思維”（即問題發現、模型構建、實驗驗證及迭代優化的系統化思維范式） 內化為學生程序設計能力等方面關注尚顯不足，導致課程教學難以契合“兩性一度”（高階性、創新性、挑戰度） 的“金課”建設要求[8]。鑒于此，本研究立足教學團隊的科研積累，探索將科研思維系統性融入C++課程教學全過程，旨在構建一種以科研問題為載體、能力生成為導向的教學新模式，以期有效破解上述教學困境。

1 課程教學面臨的問題分析

傳統的C++課程教學內容涵蓋面向過程編程和面向對象編程兩大模塊，不僅要求學生掌握C++語言的基本語法和語義，包括數據類型、控制語句、函數、數組、指針、結構體等面向過程編程內容，還要求其理解封裝、繼承和多態等面向對象概念（如圖1所示） 。

需要指出的是，傳統C++程序設計課程的教學內容往往側重語法知識講解和簡單算法實現，這種教學模式容易將C++內容簡化為C語言知識的簡單擴充，進而導致以下突出問題。

1.1 教學內容過于關注細節，與實際需求脫節

目前，雖然C++程序設計的國內外教材版本眾多、線上線下資源復雜，但教學過程往往仍采用課堂講授形式，遵循從面向過程編程到面向對象編程的線路圖，須花費大量時間講解C++語言的語法細節（如各種運算符的優先級、面向對象中的訪問控制和復雜的模板編程等） ，而忽略了這些知識在實際項目中的應用場景。這種記憶理解式的淺層教學方法[9]將導致課程教學內容與數據結構、算法設計與分析等后續課程的銜接不足，無法展現課程間的關聯性和知識的綜合性。同樣，教學內容若不能融入產業實踐和前沿技術，學生將難以理解C++語言在高性能計算、機器學習和人工智能領域的核心價值。

1.2 教學實踐環節薄弱，缺乏科研性和探索性

傳統C++教學的實驗設計內容簡單、形式單一，通常是學生在實驗室各自編程完成教師布置的實驗任務。首先，實驗類型往往以驗證性任務為主，缺乏實用性、科研性和探索性項目，難以讓學生將所學知識應用于解決實際問題，進而缺乏學習成就感。其次，對學生學習自主性的培養不足，多數學生尚未建立獨立解決問題的思維模式，在拿到實驗課題后，先是尋找是否有現成的解決方案，過度依賴網絡資源完成實驗任務。這種“復制—粘貼”式的偽實踐，不僅無助于鍛煉學生解決問題的能力，反而固化了不良的編程習慣，與計算思維的培養目標背道而馳。因此，按照科學規律重新構建C++課程的實驗教學體系，創新多元化的實踐教學模式，對提升學生工程實踐能力具有決定性作用。

1.3 評價體系單一，缺少多維度評價手段

傳統的課程評價模式主要依賴“平時成績+實驗考查+期末考試”的靜態評價框架，教師須花費大量時間評測程序的基礎語法和輸出結果的正確性，對代碼規范性、算法效率和工程實踐性等高階指標關注不足。同時，評價過程缺乏對學生學習軌跡的持續跟蹤。編程能力的提升是一個漸進過程，現有的階段性評價只能捕捉學生在離散時間點上的表現，對編程能力提升的關鍵因素（如調試能力、問題分解能力等） 缺少動態監測手段，不能完整地呈現學生的成長曲線。另外，在評價實施上，單一教師主導的評價方式面臨現實困境。面對幾十甚至上百份實驗代碼和報告，教師很難對每位學生的代碼質量和編程風格進行深入分析，更難以針對每個學生的特點提供個性化反饋，導致評價深度不足。

綜合上述分析可見，傳統的單向知識灌輸不僅制約了課堂教學成效的提升，也對后續其他專業課程教學和人才培養質量帶來不利影響，與新工科強調的“能力導向”培養理念存在顯著差距。因此，C++程序設計課程教師亟須推進教學改革，通過優化教學內容、創新教學方法，將前沿教學理念融入教學實踐，從而切實提升課程教學質量，實現人才培養質量的整體提升。

2 科研思維驅動的課程教學改革措施

針對上述傳統教學的弊端，本研究提出了一種科研思維驅動C++程序設計課程教學改革的方案。方案遵循計算機類課程的學習規律，重新構建了“語言特性-算法實現-工程應用”的三維課程教學框架，將教學團隊的科研成果和科研問題融入教學過程，以科研案例驅動和綜合項目實踐為主要手段，按照課程內容重塑、科研思維驅動和評價體系改革的路徑實施，旨在提升學生的編程能力、科研素養和創新能力。

2.1 重塑教學內容，在理論層面融入實際案例

在語法特性維度，按照“基礎語法—面向對象—泛型編程”的邏輯重構教學模塊，每個模塊融入科研案例，形成“理論講解—案例分析—實踐應用”的教學閉環（如表1所示） 。基礎知識部分，重點是C++對C的擴展內容，要求學生能夠應用基礎程序設計方法解決實際問題；面向對象模塊，重點是封裝、繼承和多態的面向對象思想以及運算符重載、文件I/O等，要求學生能夠應用面向對象方法解決實際問題；泛型編程部分，重點是模板技術及C++標準模板庫，要求學生能夠解決具有一定復雜度的工程實踐問題。

針對C++作為編譯型語言具有程序運行速度快、特別適合科學計算和機器學習算法底層實現等特點，教學團隊基于科研項目和科研成果，結合數值計算、機器學習和人工智能中的基本應用，在C++課程核心知識點的基礎上，以科研思維為導向，在C++各章教學內容中融入科研應用，介紹如何利用C++進行高效數值計算[10]、機器學習模型訓練和分類器設計[11]等，確保每個模塊都融入實際案例場景（如表1所示融入案例） ，以幫助學生理解C++在相關科研領域中的重要作用。

2.2 強化實踐訓練，在方法層面進行科研驅動

教學團隊緊密圍繞科研實踐，從已發表的SCI研究論文和相關科研項目中篩選研究問題，將其中數值計算、機器學習等領域中的科研問題進行拆分簡化，轉化為C++課程相關的教學資源，構建了實踐項目的“科研型案例庫”。通過引導學生閱讀、理解文獻，要求學生分組實踐科研案例。學生完成實踐訓練后，由教師組織進行學習成果演講匯報，對科研問題和課程知識進行教學總結。

例如，在C++基礎知識的教學模塊中，教學團隊將文獻[12]中的科學問題簡化為求解一個單變量非光滑函數的最小化問題，保留了“問題建模—算法設計—結果對比”的完整科研流程。值得注意的是，此類科研問題通常沒有固定答案。這種科研型教學案例實踐不僅能夠將C++編程知識和前沿科研問題聯系起來，錘煉并提升學生的編程能力，同時也能激發學生的科研思維能力，增強其溝通交流與學習的主動性。這種教學實踐從根本上突破了傳統編程教學中“語法驗證”式的淺層訓練模式，真正實現了向“科研探索”型深度學習范式的轉型升級。

2.3 創新評價機制，完善能力導向的考核體系

傳統的課程考核主要依賴于平時作業、實驗操作和期末考試成績，一般期末考試成績占比為60%～70%，平時成績占比為30%～40%。由于考核方式單一，學生在課堂上逐漸形成了“課上不聽講”“考前劃重點”等狀況，教學效果難以達到預期。

改革后的課程考核以提升“兩性一度”為目標，采用“過程性考核（60%） +終結性考核（40%） ”的評價體系，實施多樣化評價（如表2所示） 。

在過程性考核中，隨堂測試旨在督促學生進行自學預習和及時復習，激發課堂活力，增加學習過程的挑戰性。平時作業結合教學中融入的實際案例，要求學生完成具體案例的設計和實現，從而實現由單獨考核知識向考核能力與知識并重的轉變。實驗部分圍繞具體案例中的機器學習科研問題，要求學生使用C++技術棧完成算法構建、性能調優及對比實驗，以培養學生的工程實踐和科研創新能力。最終的實驗成績除實驗報告外，還引入了分組匯報答辯，并邀請領域專家對實驗成果的創新性和實用性進行評價。多元化的考核方式既提高了評價的客觀性和全面性，又強化了學生的科研表達能力。

在終結性考核中，考試突破了傳統知識點的考查模式，引入了科研思維導向的命題設計，綜合考查學生對理論知識和編程能力的掌握程度。例如，摒棄課后習題式的出題模式，盡量引入具有特定科研場景和具體應用的相關問題，以促進學生對前沿技術的快速理解和應用能力，真正實現以考試引導深度學習的目標。

3 教學實踐與效果分析

為驗證教學改革方案的有效性，教學團隊在信息與數學學院2024級計算機科學與技術專業（共78人） 的課堂教學中進行了教學實踐，以2023級同專業課堂（共73人） 作為對照組，通過問卷調查、能力測評和成績分析等方式對改革效果進行驗證。結果表明，采取科研思維驅動的教學改革方案在提升學生編程能力和科研素養等方面取得了較好的教學效果。

3.1 學生滿意度和學習成績顯著提升

在課程結束后的學生評教中，2024級計算機科學與技術專業超過80%的學生對科研案例教學給予了“很好”和“好”的評價（如圖2所示） 。同時，學生的教學滿意度測評結果由2023級的91%提升至2024級的96% （plt;0.05）；從成績分布來看，2024級的課程考核優良率達51%，較2023級提升14個百分點，同時不及格率從6%下降至2%（如圖3所示） ，成績差異具有統計學意義 （plt;0.01）。

3.2 學生編程能力和問題解決能力增強

通過科研思維驅動C++課程教學，學生理論知識的學習效率得到提升，而問題求解方案的設計和實現則強化了學生的動手編程能力和問題解決能力。這種教學模式使學生對C++語言的掌握更加扎實，能夠編寫高效、安全且高質量的C++代碼，并能運用C++解決復雜的科學問題。

在課程教學過程中，課程組教師鼓勵學生在LeetCode等在線評測（Online Judge， OJ）網站使用C++語言進行答題。兩級學生的編程基礎無顯著差異。課程結束后，分別對兩級學生在LeetCode上完成“容易”標簽題目和挑戰“中等”難度題目的學生人數進行了統計（如圖4所示） 。結果顯示，2024級學生在LeetCode平臺的答題表現顯著優于對照班：完成1題以上的學生占比從2023級的43%升至2024級的87%，完成10題以上的學生占比從13%升至65%，表明學生的編程能力得到了顯著提升。同時，2024級中主動挑戰“中等”難度題目的學生比例也比2023級學生高出33個百分點，表明學生對自身編程能力的信心得到了增強。

3.3 學生科研實踐與創新能力凸顯

在科研思維驅動的教學模式下，教師積極鼓勵和指導學生組隊參加中國大學生計算機設計大賽、中國大學生計算機博弈大賽、全國大學生數學建模競賽等學科競賽活動。以中國大學生計算機設計大賽為例，在2025年（第18屆） 該項賽事中，2024級學生提交作品15項（往屆平均為9項） ，取得省賽一等獎2項、二等獎1項、三等獎2項的優異成績。對比往屆參賽情況，參賽作品數、獲獎數和獲獎率均有大幅提高。這一系列成果標志著學生的科研實踐能力取得了實質性提升，為后續深化課程教學改革提供了有益經驗。

4 結論

本研究針對C++程序設計課程的教學現狀和面臨的挑戰開展教學改革，構建了科研思維驅動課堂教學的創新模式，有效解決了傳統C++教學過程中的學用脫節和能力培養不足等核心問題。教學實踐表明，該改革方案能顯著提升學生的編程能力、科研素養和創新實踐能力，為培養適應人工智能時代的計算機專業人才提供了有效途徑，也為計算機類課程的教學改革提供了可借鑒的范式。

參考文獻：

[1] 新工科建設指南（“北京指南”）[J].高等工程教育研究，2017（4）：20-21.

[2] 教育部高等學校教學指導委員會.普通高等學校本科專業類教學質量國家標準（上、下）[M].北京：高等教育出版社，2018.

[3] 尹良澤，徐建軍，李姍姍，等.人工智能時代下的計算機程序設計課程教學探索[J].計算機教育，2025（2）：123-127.

[4] 裴壯，田秀霞，李冰雪.知識圖譜賦能的面向對象程序設計C++教學改革與實踐[J].華東師范大學學報（自然科學版），2024（5）：104-113.

[5] 杜瑩，武玉國，韋原原.PBL模式的地理信息科學專業C++程序設計實驗教學探索[J].實驗室研究與探索，2024，43（9）：148-154.

[6] 肖志嬌，劉士俊，徐婧.基于游戲的面向對象程序設計課程實驗系統[J].實驗技術與管理，2019，36（5）：157-159.

[7] 蘇小紅，苗啟廣，陳文宇.基于AI賦能和產教融合提升程序設計能力的個性教學模式[J].中國大學教學，2023（6）：4-9.

[8] 吳巖.建設中國“金課”[J].中國大學教學，2018（12）：4-9.

[9] 郭艷燕.基于TPACK模型的程序設計實驗課程混合式教學改革[J].實驗技術與管理，2019，36（10）：238-242，264.

[10] GOLUB G H，VAN LOAN C F.Matrix Computations[M].4th ed.Baltimore，Md.Johns Hopkins University Press，2013.

[11] GOODFELLOW I，BENGIO Y，COURVILLE A.Deep Learning[M].Cambridge，Mass.MIT Press，2016.

[12] CHU D J，ZHANG C S，TAO Q.A faster cutting plane algorithm with accelerated line search for linear SVM[J].Pattern Recognition，2017，67：127-138.

【通聯編輯：王力】